[00828980]起重运输与工程机械远程智能维护技术研究与应用

起重运输与工程机械的智能远程维护技术，其内涵是了解和掌握设备在使用过程中的状态，判断其整体或局部是否正常，及早发现故障及其原因，并能预测故障发展趋势以及实施健康管理等相关技术的集成。项目完成了远程智能维护系统分层技术框架设计；自主开发了多源异构数据采集与远程通信组件；示范性地建立了远程智能监控中心；研究实现了基于设备海量数据的系列故障诊断、剩余寿命预测算法和模型。 1、构建了起重运输与工程机械远程智能维护系统通用技术框架。项目针对起重运输与工程机械特点，结合CBM开放系统体系结构标准OSA-CBM，同时参考智能变送器接口IEEE1451系列标准和所有测试环境的人工智能交换与服务IEEE1232等系列标准，创新性地提出远程智能维护系统通用技术框架。系统采用分层模块化设计，在保证相邻层接口不变的前提下，各层功能和逻辑相互独立，有效地避免了各子系统的相互干扰。 2、研发了多源异构数据采集与远程通信智能组件(黑匣子)。针对起重运输与工程机械数据采集与远程传输需求，自主开发软硬件一体化智能采集与通信组件(黑匣子)。在数据采集方面，实现了多源、多协议和稳定可靠等多项功能；在异地通信方面，满足多场景、安全和高速的远程通信要求。 3、建立了智能维护系统，实现诊断、预测和健康管理同平台。针对起重运输与工程机械智能维护的特点，提出了四个转变，即学术思维的转变、研究对象的转变、分析手段的转变和诊断目标的转变。根据应用对象和采集数据情况的不同，项目研究并完成了基于机器学习、深度学习和统计分析的系列故障诊断和剩余寿命预测算法和应用模型，在此基础上，开发了维保决策模型，实现设备维护智能优化。 项目成果为重机产业转型升级，提升起重运输与工程机械智能运维水平和制造服务水平提供理论技术基础。项目成果已得到成功应用，并产生利润一千三百多万元。项目取得授权知识产权34项；出版著作2部；发表论文60余篇；自主研制技术设备及智能软件系统5套；培养硕博士研究生16人。